Le script débute par la création d'une table `SocEcon` contenant cinq variables socio-économiques via une étape DATA. Il procède ensuite au calcul d'une matrice de corrélation avec `PROC CORR`. Une seconde table de type CORR est aussi créée manuellement. Le cœur de l'analyse repose sur `PROC REG`, qui est utilisé à deux reprises : d'abord pour ajuster deux modèles de régression et sauvegarder leurs estimations et covariances (`OUTEST=regest COVOUT`), puis pour générer la matrice des sommes des carrés et produits croisés (`OUTSSCP=regsscp`). Les tables de résultats intermédiaires (`corrcorr`, `datacorr`, `regest`, `regsscp`) sont affichées avec `PROC PRINT` pour inspection.
Analyse des données
Type : CREATION_INTERNE
Les deux tables de données utilisées, `SocEcon` et `datacorr`, sont créées à l'intérieur du script en utilisant l'instruction `datalines`. Aucune source de données externe n'est nécessaire.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc DATA STEP crée la table de travail `SocEcon`. Il lit 12 observations pour 5 variables socio-économiques (Pop, School, Employ, Services, House) directement depuis le code à l'aide de l'instruction `datalines`.
Ce bloc DATA STEP crée la table de travail `SocEcon`. Il lit 12 observations pour 5 variables socio-économiques (Pop, School, Employ, Services, House) directement depuis le code à l'aide de l'instruction `datalines`.
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| 1 | title 'Five Socioeconomic Variables'; |
| 2 | title2 'Harman (1976), Modern Factor Analysis, Third Edition'; |
| 3 | |
| 4 | DATA SocEcon; |
| 5 | INPUT Pop School Employ Services House; |
| 6 | DATALINES; |
| 7 | 5700 12.8 2500 270 25000 |
| 8 | 1000 10.9 600 10 10000 |
| 9 | 3400 8.8 1000 10 9000 |
| 10 | 3800 13.6 1700 140 25000 |
| 11 | 4000 12.8 1600 140 25000 |
| 12 | 8200 8.3 2600 60 12000 |
| 13 | 1200 11.4 400 10 16000 |
| 14 | 9100 11.5 3300 60 14000 |
| 15 | 9900 12.5 3400 180 18000 |
| 16 | 9600 13.7 3600 390 25000 |
| 17 | 9600 9.6 3300 80 12000 |
| 18 | 9400 11.4 4000 100 13000 |
| 19 | ; |
| 20 |
2 Bloc de code
PROC CORR Data
Explication :
La procédure `PROC CORR` calcule la matrice de corrélation pour toutes les variables numériques de la table `SocEcon`. L'option `noprint` supprime l'affichage dans la sortie standard, et `out=corrcorr` sauvegarde les résultats dans une nouvelle table nommée `corrcorr`. Cette table est ensuite affichée avec `PROC PRINT` et sa structure est inspectée avec `PROC CONTENTS`.
La procédure `PROC CORR` calcule la matrice de corrélation pour toutes les variables numériques de la table `SocEcon`. L'option `noprint` supprime l'affichage dans la sortie standard, et `out=corrcorr` sauvegarde les résultats dans une nouvelle table nommée `corrcorr`. Cette table est ensuite affichée avec `PROC PRINT` et sa structure est inspectée avec `PROC CONTENTS`.
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| 1 | PROC CORR noprint out=corrcorr; |
| 2 | RUN; |
| 3 | |
| 4 | PROC PRINT DATA=corrcorr; |
| 5 | RUN; |
| 6 | |
| 7 | PROC CONTENTS DATA=corrcorr; |
| 8 | RUN; |
3 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce DATA STEP crée manuellement une table SAS spéciale de type CORR nommée `datacorr`. Ce type de table peut être utilisé en entrée par d'autres procédures statistiques. Les données de la matrice de corrélation sont lues depuis les `datalines`. La table résultante est affichée avec `PROC PRINT`.
Ce DATA STEP crée manuellement une table SAS spéciale de type CORR nommée `datacorr`. Ce type de table peut être utilisé en entrée par d'autres procédures statistiques. Les données de la matrice de corrélation sont lues depuis les `datalines`. La table résultante est affichée avec `PROC PRINT`.
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| 1 | title 'Five Socioeconomic Variables'; |
| 2 | |
| 3 | DATA datacorr(type=corr); |
| 4 | INFILE CARDS missover; |
| 5 | _type_='corr'; |
| 6 | INPUT _Name_ $ Pop School Employ Services House; |
| 7 | DATALINES; |
| 8 | Pop 1.00000 |
| 9 | School 0.00975 1.00000 |
| 10 | Employ 0.97245 0.15428 1.00000 |
| 11 | Services 0.43887 0.69141 0.51472 1.00000 |
| 12 | House 0.02241 0.86307 0.12193 0.77765 1.00000 |
| 13 | ; |
| 14 | |
| 15 | PROC PRINT DATA=datacorr; |
| 16 | RUN; |
4 Bloc de code
PROC REG Data
Explication :
Cette procédure `PROC REG` effectue deux analyses de régression linéaire sur la table `SocEcon`. Les résultats (estimations des paramètres) sont stockés dans la table `regest` grâce à `outest=regest`. L'option `covout` inclut la matrice de covariance des estimations. Les deux modèles, 'full' et 'empser', sont spécifiés. La table de résultats `regest` est ensuite imprimée.
Cette procédure `PROC REG` effectue deux analyses de régression linéaire sur la table `SocEcon`. Les résultats (estimations des paramètres) sont stockés dans la table `regest` grâce à `outest=regest`. L'option `covout` inclut la matrice de covariance des estimations. Les deux modèles, 'full' et 'empser', sont spécifiés. La table de résultats `regest` est ensuite imprimée.
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| 1 | PROC REG DATA=SocEcon outest=regest covout; |
| 2 | full: model house=pop school employ services / noprint; |
| 3 | empser: model house=employ services / noprint; |
| 4 | QUIT; |
| 5 | |
| 6 | PROC PRINT DATA=regest; |
| 7 | RUN; |
5 Bloc de code
PROC REG Data
Explication :
Une seconde exécution de `PROC REG` est utilisée pour générer la matrice des sommes des carrés et des produits croisés (SSCP) pour les variables du modèle. Le résultat est stocké dans la table `regsscp` via l'option `outsscp=regsscp`. La table `regsscp` est ensuite affichée pour vérification.
Une seconde exécution de `PROC REG` est utilisée pour générer la matrice des sommes des carrés et des produits croisés (SSCP) pour les variables du modèle. Le résultat est stocké dans la table `regsscp` via l'option `outsscp=regsscp`. La table `regsscp` est ensuite affichée pour vérification.
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| 1 | PROC REG DATA=SocEcon outsscp=regsscp; |
| 2 | model house=pop school employ services / noprint; |
| 3 | QUIT; |
| 4 | |
| 5 | PROC PRINT DATA=regsscp; |
| 6 | RUN; |
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